package com.atguigu.search;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

/**
 * 自适应算法
 * 差值查找算法(优化后的二分查找)
 * 优点：对于连续的、有序的数据进行比二分查找更快的算法
 * 对于数据量较大，官架子分布比较均匀的查找表来说，采用差值算法查找，速度较快
 *
 * 缺点：关键字分布不均匀的情况下，该方法不一定比二分查找快
 *
 * Project: DataStructureAndArithmetic
 * Package: com.atguigu.search
 * Version: 1.0
 * <p>
 * Created by  WangJX  on 2020/1/14 0:00
 */
public class InsertValueSearch {
    public static void main(String[] args) {
        int arr[] = new int[100];
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            arr[i] = i + 1;
        }

        System.out.println(Arrays.toString(arr));

        List<Integer> integerList = insertValueSearch(arr, 0, arr.length - 1, 1000);
        System.out.println(integerList);

    }

    /**
     * 差值查找算法
     *
     * @param arr 数组
     * @param left 左边的索引
     * @param right 右边的索引
     * @param findVal 要查找的值
     * @return
     */
    public static List<Integer> insertValueSearch(int[] arr, int left, int right, int findVal){


        //判断要查找的数不在数组中
        if (left > right || findVal < arr[left] || findVal > arr[right]) {
            return new ArrayList<>();
        }

        //关键是使用了这个算法进行了优化
        int mid = left + (right - left) * (findVal - arr[left]) / (arr[right] - arr[left]);
        int midVal = arr[mid];

        //使用递归去查找
        if (findVal < midVal) {
            return insertValueSearch(arr, left, mid - 1, findVal);
        } else if (findVal > midVal) {
            return insertValueSearch(arr, mid + 1, right, findVal);
        } else {
            List<Integer> resIndexList = new ArrayList<>();

            int temp = mid - 1;
            while (true) {
                if (temp < 0 || arr[temp] != findVal) {
                    break;
                }

                resIndexList.add(temp);
                temp -= 1;
            }
            resIndexList.add(mid);

            temp = mid + 1;
            while (true) {
                if (temp > arr.length - 1 || arr[temp] != findVal) {
                    break;
                }

                resIndexList.add(temp);
                temp += 1;
            }

            return resIndexList;
        }
    }
}
